- vit细粒度图像分类(七)TBNet学习笔记
无妄无望
学习笔记人工智能深度学习分类
1.摘要细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类,是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义,需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。在这项工作中,我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法,该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型,该模型结合了CNN和Transformer架构,并具有新颖的特征选择(FS)模块。具体来说,CNN是用来
- YOLOv8+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测+跟踪+车辆计数)(内附免费资源+部署讲解)
-嘟囔着拯救世界-
YOLOv8YOLOpython人工智能yolov8深度学习pytorch
目录一、前言二、开发环境(前提条件)三、环境搭建教程3.1、创建虚拟环境3.2、选择虚拟环境并安装所需要的包3.3、运行代码步骤3.3.1、克隆git储存库3.3.2、转到克隆库的文件夹下3.3.3、安装依赖项3.3.4、转到检测目录下3.3.5、用于yolov8物体检测+跟踪+车辆计数四、效果图一、前言欢迎阅读本篇博客!今天我们深入探索YOLOv8+deepsort视觉跟踪算法。结合YOLOv8
- 七轴开源协作机械臂myArm视觉跟踪技术!
大象机器人
人工智能机器人python机械臂ROS
引言ArUco标记是一种基于二维码的标记,可以被用于高效的场景识别和位置跟踪。这些标记的简单性和高效性使其成为机器视觉领域的理想选择,特别是在需要实时和高精度跟踪的场景中。结合机器学习和先进的图像处理技术,使用ArUco标记的机械臂系统可以实现更高级的自动化功能,如精确定位、导航和复杂动作的执行。本案例旨在展示结合ArUco标记和机械臂运动控制技术,实现对机械臂的高精度控制和姿态跟踪。通过分析和解
- 传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪 Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking
代码的路
原文链接论文地址:https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf摘要阻碍CNN应用于视觉跟踪的主要障碍是缺乏适当标记的训练数据。虽然释放CNN功率的现有应用程序通常需要大量数百万的训练数据,但是视觉跟踪应用程序通常在每个视频的第一帧中仅具有一个标记的示例。我们通过离线预培训CNN,然后将学到的丰富特征层次结构转移到在线跟踪来解决此研究问题。CNN还在在线跟踪期间进行微调,
- 【论文阅读】SPARK:针对视觉跟踪的空间感知在线增量攻击
prinTao
论文阅读spark大数据
SPARK:Spatial-AwareOnlineIncrementalAttackAgainstVisualTrackingintroduction在本文中,我们确定了视觉跟踪对抗性攻击的一个新任务:在线生成难以察觉的扰动,误导跟踪器沿着不正确的(无目标攻击,UA)或指定的轨迹(有针对性的攻击,TA)。为此,我们首先采用现有的攻击方法,即FGSM、BIM和C&W,提出了一种空间感知的基本攻击,并
- ResNet:视觉跟踪中的应用
lgdhang
SiamFC跟踪方法取得了很大的成功,同时也促进了深度学习在跟踪领域的发展。我们知道SiamFC采用的骨干网络是AlexNet,使用该网络来提取图像特征。AlexNet最早实在图像识别任务中被提出,第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性,取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。自此以后,许多的深度卷积网络被提出,如VGG,GoogLeNet以及ResNet等,可以看出从AlexNet到Res
- mininum_snap笔记
Xuan-ZY
路径规划算法-ros数学建模学习笔记
概念value正比正比位置速度加速度角度(旋转)jerk角速度推力(移动平缓,易于视觉跟踪)snap角加速度推力导数(节约能源)凸优化算法convexoptimization凸优化(ConvexOptimization)是数学和计算机科学领域的一个重要分支,主要研究如何有效地解决凸优化问题。凸优化问题的主要目标是找到一个函数的最小值,其中函数是凸函数,同时满足一定的约束条件,这些约束条件也必须是凸
- 【IR】什么是对抗攻击 | 视觉跟踪
ca1m4n
CV攻防目标跟踪安全
现在有机会接触一下针对深度学习神经网络的对抗攻击,并做整理如下对于CV攻防,其实去年12月组会听完就浏览过相关文章面向目标检测的对抗样本综述+后门防御,NIPS2022adversarialattackfortrackingCVPR2021|IoUAttack导读方法结果相关工作CVPR2020|CSA摘要方法结果CVPR2021|IoUAttackIoUAttack:TowardsTempora
- AI项目八:yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪(CPU版)
殷忆枫
AI计算机视觉人工智能目标检测计算机视觉
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、DeepSORT简介DeepSORT是一种计算机视觉跟踪算法,用于在为每个对象分配ID的同时跟踪对象。DeepSORT是SORT(简单在线实时跟踪)算法的扩展。DeepSORT将深度学习引入到SORT算法中,通过添加外观描述符来减少身份切换,从而提高跟踪效率。这是提供两个demo,一是跟踪计数人员;二是车辆计数跟踪;二、环境搭建本人没有GPU的电脑,所以修
- 用于视觉跟踪的在线特征选择研究(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述视觉跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,它涉及在视频序列中准确地跟踪目标物体。在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法,通过动态地选择和更新跟踪目标的特征,以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法:1.特征
- SeqTrack: Sequence to Sequence Learning for Visual Object Tracking
Sky_codes
论文阅读人工智能深度学习transformerVIT目标跟踪
摘要在本文中,我们提出了一种新的序列到序列学习框架的视觉跟踪,称为SeqTrack。它将视觉跟踪转换为一个序列生成问题,它以自回归的方式预测对象边界盒。这与之前的Siamese跟踪器和transformer跟踪器不同,它们依赖于设计复杂的磁头网络,如分类和回归头。SeqTrack只采用了一个简单的编解码器变压器架构。编码器使用bidirectionaltransformer提取视觉特征,而解码器使
- 基于CW32的K210二维舵机视觉跟踪物体
蓝色无际
pythonc语言
前言最近想要做一个项目是涉及用国产MCU--CW32配合K210控制舵机实现跟踪物体的目的,我想要实现一个功能就是识别到目标并且把目标的坐标信息通过串口传输给单片机,单片机控制舵机进行控制,那么视觉方面目前我认为最好的选择就是使用k210了,它不仅成本低,性能好,而且基于MicroPython的开发极易上手,单片机选用的是武汉芯源半导体公司的国产芯片CW32.什么是CW32CW32是武汉芯源半导体
- 用于视觉跟踪的在线特征选择研究(Matlab代码实现)
数学建模与科研
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述视觉跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,它涉及在视频序列中准确地跟踪目标物体。在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法,通过动态地选择和更新跟踪目标的特征,以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法:1.特征
- ICCV2013 录用论文(目标跟踪相关部分)
简单生活FF
计算机视觉ICCVvisualtrackingComputerVisionVisualTrackingICCV2013
ICCV13,所有论文下载地址,请猛戳目前(截止9月11日晚)官网上只有录用论文的ID,但是在KyrosKutulakos主页上放出了所有收录论文的title和作者。现在只待各作者主页上放出draft了。以下将列出视觉跟踪方面的收录的几篇论文(以下大多只列出第一作者,这种字体的是Oral):单目标(表观模型):1.SeunghoonHong,BohyungHan.OrderlessTracking
- 基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪
Donations
valse2019多目标跟踪深度学习在线
valse2019会议的workshop9《在线视觉跟踪》中上海交通大学的马超老师分享的题目是《基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪》,本次分享主要是基于《VITAL:VisualTrackingviaAdversarialLearning》和《DeepAttentiveTrackingViaReciprocativeLearning》这两篇分别发表在CVPR2018和NIPS2018
- SwinTrack: A Simple and Strong Baseline for Transformer Tracking(NIPS2022)
写进メ诗的结尾。
单目标跟踪transformer深度学习人工智能目标跟踪计算机视觉
SwinTrack摘要介绍相关工作方法实验摘要近期,Transformer在视觉跟踪方面进行了深入探索,并展示了显著的潜力。然而,现有的基于Transformer的跟踪器主要将Transformer用于融合和增强由卷积神经网络提取的特征,Transformer在表征学习中的潜力仍未被发掘。在本文中,提出了一个建立在经典孪生框架基础之上的简单而高效的基于全注意力的Transformer跟踪器(Swi
- SiamGAT:Graph Attention Tracking
小左先生
目标跟踪孪生网络计算机视觉python人工智能深度学习
Abstract基于孪生网络的跟踪器将视觉跟踪任务描述为相似度匹配问题。几乎所有流行的孪生跟踪器都是通过目标分支和搜索分支之间的卷积特征互相关来实现相似学习的。然而,由于需要预先确定目标特征区域的大小,这些基于互相关的方法要么保留了大量的不利背景信息,要么丢失了大量的前景信息。此外,目标与搜索区域之间的全局匹配也在很大程度上忽略了目标的结构和部分信息。为了解决该问题,本文提出了一种简单的目标感知S
- SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
小左先生
SiamCAR孪生网络目标跟踪深度学习pytorch机器学习神经网络
本译文为了方便自我阅读,有能力请阅读原版:https://arxiv.org/abs/1911.07241摘要通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题,分别是像素类别的分类和该像素处对象边界框的回归,提出了一种新的全卷积孪生网络,以逐像素的方式解决端到端的视觉跟踪问题。该框架由两个简单的子网组成:一个用于特征提取的孪生子网和一个用于边界框预测的分类回归子网。SiamCAR采用在线训练和离线跟踪的策略,在
- OpenCV实战(16)——角点检测详解
盼小辉丶
opencv计算机视觉人工智能
OpenCV实战(16)——角点检测详解0.前言1.Harris特征检测器1.1检测Harris角点1.2cv::cornerHarris函数参数2.可追踪的良好特征3.特征检测器的通用接口4.完整代码小结系列链接0.前言在计算机视觉中,兴趣点(interestpoints)也称为关键点(keypoints)或特征点(featurepoints),广泛用于解决对象识别、图像匹配、视觉跟踪、3D重建
- Deep Learning for Visual Tracking: AComprehensive Survey基于深度学习的视觉跟踪
嗯呢嗯呢
深度学习pythonpytorch深度学习
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdf摘要研究当前基于深度学习的可视化跟踪方法、基准数据集和评价指标。从9个关键方面总结了基于深度学习方法的基本特征、主要动机和贡献:网络架构、网络开发、视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出、相关滤波器开发、鸟瞰跟踪、长期跟踪、在线跟踪。引言视觉跟踪:由目标初始状态估计未知的视觉目标的轨迹。应用自动驾驶汽车[1],自主机
- 连通区域
算法小妖
1概要连通区域(ConnectedComponent)一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域,连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CV和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如:OCR识别中字符分割提取(车牌识别、文本识别、字幕识别等)、视觉跟踪中的运动前景目标分割与提取(行人入侵检测、遗留物体检测、基于视觉的车辆检测与跟踪
- OpenCV实战(10)——积分图像详解
盼小辉丶
opencv计算机视觉图像处理
OpenCV实战(10)——积分图像详解0.前言1.积分图像计算2.自适应阈值2.1固定阈值的缺陷2.2使用自适应阈值2.3其它自适应阈值计算方法2.4完整代码3.使用直方图进行视觉跟踪3.1查找目标对象3.2完整代码小结系列链接0.前言我们知道直方图是通过遍历图像的所有像素并累积每个强度值在该图像中出现的频率来计算的。有时,我们只对计算图像某些区域的直方图感兴趣,在许多计算机视觉算法中,累积图像
- 目标跟踪总结
zbxzc
计算机视觉跟踪
最简单的目标跟踪(模版匹配)matchTemplateVisualTracking领域最新paper与codeTLDTracking-Learning-Detection原理分析TLD(Tracking-Learning-Detection)学习与源码理解之(一)TLD算法TLD视觉跟踪技术解析再谈PN学习庖丁解牛TLD比微软kinect更强的视频跟踪算法--TLD跟踪算法介绍1算法概述2runt
- 【论文阅读】Online Decision Based Visual Tracking via Reinforcement Learning
叶柖
论文笔记论文阅读计算机视觉人工智能强化学习
OnlineDecisionBasedVisualTrackingviaReinforcementLearning概述本文2020年发布于NeurIPS(CCF-A)。视觉跟踪通常基于目标检测或者模板区配,但它们都只适用于特定的场景或对象。因为它们遵循不同的跟踪原则,直接将它们融合在一起是不明智的。本文主要提出了一种新的视觉跟踪集成框架DTNet,它基于层次强化学习(HRL)的决策机制。该框架提供
- 【开源】Transformer 在CV领域全面开花:新出跟踪、分割、配准等总结
我爱计算机视觉
计算机视觉机器学习人工智能深度学习大数据
本文收录5月以来值得关注的Transformer相关开源论文,包括基于Transformer的自监督学习方法在CV任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准,以及1篇针对Transformer风格的网络中,“attentionlayer”是否是必要的技术报告。01Self-SupervisedLearningwithSwinTransformers来自清华&西安交通大学&微软亚洲研究提出以
- Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos学习笔记
WaitPX
强化学习目标跟踪深度学习计算机视觉
DeepReinforcementLearningforVisualObjectTrackinginVideos学习笔记1.主要贡献(1)我们提出并开发了一种新的用于视觉跟踪的卷积循环神经网络模型。该方法直接利用深度学习模型的能力自动学习空间和时间约束。(2)我们的框架是使用深度RL算法进行端到端训练的,在这种算法中,模型经过优化,以在长期内最大限度地提高跟踪性能。(3)我们的模型是完全离线训练的
- 《Siam R-CNN: Visual Tracking by Re-Detection》------文献翻译
听我的错不了
目标跟踪文献翻译
SiamR-CNN:VisualTrackingbyRe-Detection(SiamR-CNN:通过重新检测进行视觉跟踪)解读:https://www.bilibili.com/read/cv4690157https://blog.csdn.net/qq_33012833/article/details/105802190?ops_request_misc=&request_id=&biz_id
- Siam R-CNN: 通过重检测进行视觉跟踪
AiCharm
#目标检测篇深度学习人工智能计算机视觉目标检测
SiamR-CNN:通过重检测进行视觉跟踪SiamR-CNN:VisualTrackingbyRe-DetectionContributionsMethodSiamRCNNVideoHardExampleMiningTrackletDynamicProgrammingAlgorithm实验总结更多Ai资讯:公主号AiCharmSiamR-CNN:VisualTrackingbyRe-Detecti
- Opencv学习之角点检测
~晓广~
opencvc++opencv
Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域,兴趣点(interestpoints),也被称作关键点(keypoints)、特征点(feturepoints)。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题,如果能检测到足够多特殊的点,同时它们的区分度很高,并且可以精确定位稳定的特征,那么这个方法就具有使用价值。图像特征类型被分为以下三种:(1)边缘
- 商汤科技 & 中科院自动化所:视觉跟踪之端到端的光流相关滤波 | CVPR 2018
PaperWeekly
作者丨朱政学校丨中科院自动化所博士生单位丨商汤科技研究方向丨视觉目标跟踪及其在机器人中的应用本文主要介绍我们发表于CVPR2018上的一篇文章:一种端到端的光流相关滤波跟踪算法。据我们所知,这是第一篇把Flow提取和tracking任务统一在一个网络里面的工作。■论文|End-to-endFlowCorrelationTrackingwithSpatial-temporalAttention■链接
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s